Interleukin-17 Inhibitors in the Treatment of Hidradenitis Suppurativa
Notice bibliographique
Résumé
Hidradenitis suppurativa (HS) is a chronic, debilitating, inflammatory dermatosis that significantly impacts patients' quality of life, primarily manifesting as inflammatory nodules, abscesses, and tunnels. The pathogenesis of HS is not fully understood and appears to be multifactorial, involving genetic, immunological, and endocrinological factors, as well as dysbiosis of skin microbiota. Increasing evidence highlights the role of the interleukin (IL)-17 pathway in the inflammatory process and pathogenesis of HS. Consequently, IL-17 inhibitors have emerged as a promising alternative to current therapies. Recently, secukinumab received approval from both the US Food and Drug Administration (FDA) and the European Medicines Agency (EMA), while bimekizumab received approval from the EMA, for the treatment of moderate-to-severe HS in adults, with ongoing clinical trials aiming to further clarify the efficacy and safety of other drugs within this class. IL-17 inhibitors have shown effectiveness in treating moderate-to-severe HS, with safety profiles of drugs such as secukinumab and bimekizumab being comparable to their use in other dermatological conditions. On the other hand, innovative drugs such as sonelokimab and izokibep show promising results and are currently in phase III clinical trials. This review provides a comprehensive overview of current knowledge and scientific advances in HS, focusing on the IL-17 pathway's role and its inhibition as a treatment strategy, alongside examining the most recent and significant clinical studies on various IL-17 inhibitors in the treatment of HS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».